최근 인터넷과 모바일 시스템이 급속히 발달함에 따라 이를 통하여 지리정보와 같은 공간데이터를 제공하는 서비스가 증가하였다. 이는 대용량 데이터에 대한 관리 및 빠른 처리와 급증하는 사용자에 대한 높은 동시처리량 및 높은 안정성을 요구하였고, 이를 해결하기 위하여 비공유 공간 데이터베이스 클러스터가 개발되었다. 비공유 공간 데이터베이스 클러스터는 고가용성을 위한 구조로서 문제가 발생할 경우 다른 백업노드가 대신하여 서비스를 지속시킨다. 그러나 기존의 비공유 공간 데이터베이스 클러스터는 클러스터 구성에 대한 회복을 위하여 로그를 계속 유지하므로 로그를 남기기 위해 보통의 질의처리 성능이 저하되었으며 로그 유지를 위한 비용이 증가하였다. 또한 노드단위의 로그를 갖기 때문에 클러스터 구성에 대한 회복이 직렬적으로 이루어져 고가용성을 위한 빠른 회복이 불가능 하였다. 따라서 본 논문에서는 비공유 공간 데이터베이스 클러스터에서 고가용성을 위한 병렬 회복 기법을 제안한다. 이를 위해 클러스터 구성에 대한 회복을 위한 클러스터 로그를 정의한다. 정의된 클러스터 로그는 마스터 테이블이 존재하는 노드에서 그룹내 다른 노드가 정지된 것을 감지할 때 남기기 시작한다. 정지된 노드는 자체회복을 마친 후 클러스터 구성에 대한 회복을 하는 단계에서 존재하는 복제본 테이블 각각에 대한 클러스터 로그를 병렬적으로 받아 회복을 한다. 따라서 정지된 노드가 발생할 경우에만 클러스터 로그를 남기므로 보통의 질의처리의 성능 저하가 없고 클러스터 로그 유지 비용이 적으며, 클러스터 구성에 대한 회복시 테이블단위의 병렬적인 회복으로 대용량 데이터인 공간데이터에 대해 빠르게 회복할 수 있어 가용성을 향상시킨다.들을 문법으로 작성하였으며, PGS를 통해 생성된 어휘 정보를 가지고 스캐너를 구성하였으며, 파싱테이블을 가지고 파서를 설계하였다. 파서의 출력으로 AST가 생성되면 번역기는 AST를 탐색하면서 의미적으로 동등한 MSIL 코드를 생성하도록 시스템을 컴파일러 기법을 이용하여 모듈별로 구성하였다.적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는
관계형 데이타베이스 시스템에서 결합 연산자는 데이타 베이스 절의를 구성하는 연산자들 중 가장 많은 처리시간을 요구한다. 따라서 이러한 결합 연산자를 효율적으로 처리하기 위해 많은 병렬 알고리즘들이 수개되었다. 그 중 다중 해쉬 결합 질의의 처리를 위해 할당트리를 이용한 방법이 가장 우수한 것으로 알려져 와싸. 그러나 이 방법은 할당 트리의 각 노트에서 필연적인 지연이 발생되는데 이는 루플 실험단계에서 외부 릴레이션을 디스트로부터 페이지 단위로 읽는 비용과 이미 읽는 페이지에 대한 해쉬 결합 비용간의 실행시간 차이에 의해 발생하게 된다. 이는 페이지 실행시간 동기화 기법을 이용하여 할당 트라 한 노드에서의 실행시간을 줄일 수 있었다. 본 논문에서는 한 노드에서의 성능 개선 효과를 할당 트리 전체로 확장하여 전체 다중 해쉬 결합의 성능 분석을 수행하였으며 한정된 프로세서 환경 하에서 입력 릴레이션 수와 할당된 프로세서 수와의 관게에 따른 효율적인 다중 해쉬 결합 알고리즘을 제안하였다. 그리고 분석적 비용 모형을 세워 기존 방식과의 다양한 성늘 분석을 통해 비용 모형의 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 X-ray 영상에서 의료 진단지표를 자동으로 추출하기 위한 조직분할 기법을 제안한다. 척추질환이나 심장질환에 대한 진단지표로서, 흉추-심장 비율이나 콥 각도 등의 지표를 산출하기 위해서는 흉부 X-ray 영상으로부터 흉추, 용골 및 심장의 영역을 정확하게 분할하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 이를 위하여 계층별로 영상의 고해상도의 표현과 저해상도의 특징지도로 변환되는 구조가 병렬적으로 연결되는 형태의 심층신경망 모델을 채택하였다. 이러한 구조는 영상에서 세부 조직의 상대적인 위치정보가 분할 과정에 효과적으로 반영될 수 있게 한다. 또한 픽셀 정보와 객체 정보가 다단계의 과정으로 상호 작용되는 OCR 모듈과, 네트워크의 각 채널이 서로 다른 가중치 값으로 반영되도록 하는 채널 어텐션 모듈을 결합하여 학습 성능을 개선할 수 있음을 보인다. 부수적으로 X-ray 영상에서 피사체의 위치 변화, 형태의 변형 및 크기 변이 등에도 강인한 성능을 제공하기 위하여 학습데이터를 증강하는 방법을 제시하였다. 총 145개의 인체 흉부 X-ray 영상과, 총 118개의 동물 X-ray 영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가하였다.
최근 사용자 인증에 대한 요구가 증가하면서 패스워드, 그래픽인증, 토큰, 생체인식, 복합 인증 등 다양한 인증 기법이 사용되고 있다. 특히 편의성으로 인해 패스워드, 그래픽, 생체 인증 등 2차원적 요소(2차원 평면)의 데이터를 정보로 이용하고 2차원 모양의 특징 정보를 저장하여 인증에 적용되는데 저장되는 정보는 2차원 정보로 기록 저장된다. 이러한 인증 데이터는 정보를 기록하고 갱신함에 있어 추가적인 데이터 기록을 요구하는 문제가 있다. 또한 2차원 메모리는 저장 데이터의 양이 증가할수록 저장 데이터를 인증 데이터와 비교하는 시간이 증가하여 인증 절차 수행에 소요되는 시간이 증가하는 단점도 있다. 이러한 인증 데이터를 메모리에 저장 및 인증하는 기술에 있어 신속하게 인증 절차를 수행하는 것은 중요한 요소가 되었다. 본 논문에서는 메모리를 사용한 인증 데이터의 기록 및 인증에 있어 기존 방식의 단점을 보완하고자 3차원 광메모리를 이용하여 데이터의 기록시 기록요소를 다양하게 변경하여 서로 다른 저장 데이터를 다중 기록하는 방식을 구성함으로써 고밀도 기록이 가능하게 하고, 데이터의 기록 및 복원시 병렬처리가 가능한 방식을 적용하여 신속한 데이터의 기록 및 복원이 가능한 기법을 제안한다. 또한 인증 데이터 갱신시 기존에 기록된 저장 데이터를 조합하여 조합한 데이터를 인증에 이용함으로써 매번 추가적인 데이터 기록을 요구하는 문제를 해결하고자 한다. 제안한 인증 방식은 3차원 광메모리에 데이터를 기록 저장 후, 복원시 기록 조건에 상응하는 조건을 만족해야만 데이터가 복원되는 방식을 적용한 인증 기법을 제안하고 이를 시험을 통해 인증 기법으로 적용 가능함을 확인하였다.
하이브리드 실험은 수치해석 모형과 물리적 부분구조 모형사이의 상호작용을 통하여 구조물의 거동을 예측하는 실험법이다. 본 연구에서는 지진하중 재하 시 1경간 2층 강 뼈대 구조물에 대한 다자유도 하이브리드 실험을 수행하고 유효성을 확보하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 전용 하이브리드 수치해석 프로그램인 FEAPH을 개발하였으며, 최적화된 시스템을 구축하였다. FEAPH은 고정 반복법(Fixed iteration)과 병렬화(Parallelization) 기법을 적용하여 순차적 해석에서 발생되는 비효율적 연산을 개선하였다. 또한, 종전에 데이터 통신과 부분구조물과 해석프로그램간의 인터페이스를 간략화하여 하이브리드 시스템 구성을 최적화 하였다. 그 결과, 입력 가진시간(30초) 대비 약 10%의 실험시간이 소요되었다. 시스템의 신뢰성을 검증하고 선형실험과 강 뼈대 구조물의 동적거동을 예측하기 위해 비선형 실험을 수행하였으며 수치해석과의 변위응답이력은 거의 일치 하였다. 그러나 최대변위에 대한 응답은 다소 차이를 보였으며, 이는 재료 비선형성에 대한 해석상의 오차와 영구변형에 의해 발생한 것으로 판단된다. 따라서 적절한 재료 비선형 모델과 알고리즘의 개선이 이루어지면, 실시간 하이브리드 시스템은 구조물의 동적거동을 예측하는데 유용하게 활용될 것이며, 추후 진동대 실험을 대체할 수 있는 효과적인 실험 방법이 될 것으로 판단된다.
일반적으로 광학계의 물체거리가 변하면 배율이 변하게 된다. 본 논문에서는 일반적인 이중 가우스(double-Gauss) 형태의 광학계에서 조리개를 기준으로 조리개 앞쪽에 위치한 렌즈군과 조리개 뒷쪽 렌즈군을 광축 방향으로 독립적으로 평행하게 이동하여 물체거리에 따라 배율과 상면이 고정되는 광학계를 제안하고 설계하였다. 이러한 광학계는 전방시현장치(head-up display, HUD), 두부장착디스플레이(head-mounted display, HMD) 등의 투사 광학계에 물체거리의 변화에 따라 상 크기가 변화하지 않도록 하여 전방시현장치 또는 두부장착디스플레이에서 초점 조절(focusing) 시에 화각이 변하지 않도록 하였다. 또한 반도체 칩과 IC 회로기판을 연결하는 와이어(wire)의 상태를 검사하는 과정에서 검사장비가 위 아래로 움직여서 물체거리가 변해도 광학계의 배율이 변하지 않도록 하여 고속검사가 가능할 수 있도록 별도 영상 처리를 시스템적으로 생략할 수 있었다. 본 논문에서 가우스 괄호법(Gaussian bracket method)을 이용하여 원하는 사양을 만족하도록 각 군의 이동량을 구해서 배율과 상면이 고정되도록 하였다. 초기 설계를 진행한 후, 최적화는 광학 설계 프로그램인 시놉시스(Synopsys)를 사용하였다.
탐사 지구물리학에서 수치 모사는 지하매질에서의 탄성파 전파 현상을 이해하는데 중요한 통찰력을 제공한다. 탄성파 모사는 음향파 근사에 의한 수치 모사보다 계산시간이 많이 소요되지만 전단응력 성분을 포함하여 보다 현실적인 파동의 모사를 가능하게 한다. 그러므로 탄성파 모사는 탄성체의 반응을 탐사하는데 적합하다고 할 수 있다. 계산 시간이 길다는 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 그래픽 프로세서(GPU)를 이용하여 탄성파 수치 모사 시간을 단축하고자 하였다. GPU는 많은 수의 프로세서와 광대역 메모리를 갖고 있기 때문에 병렬화된 계산 아카텍쳐에서 사용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서 사용한 GPU 하드웨어는 NVIDIA Tesla C1060으로 240개의 프로세서로 구성되어 있으며 102 GB/s의 메모리 대역폭을 갖고 있다. NVIDIA에서 개발된 병렬계산 아카텍쳐인 CUDA를 사용할 수 있음에도 불구하고 계산효율을 상당히 향상시키기 위해서는 GPU 장치의 여러 가지 다양한 메모리의 사용과 계산 순서를 최적화해야만 한다. 본 연구에서는 GPU 시스템에서 시간영역 유한차분법을 이용하여 2차원과 3차원 탄성과 전파를 수치 모사하였다. 파동전파 모사에 가장 널리 사용되는 유한차분법 중의 하나인 엇갈린 격자기법을 채택하였다. 엇갈린 격자법은 지구물리학 분야에서 수치 모델링을 위해 사용하기에 충분한 정확도를 갖고 있는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서 제안한 모델링기법은 자료 접근 시간을 단축하기 위해 GPU 장치를 메모리 사용을 최적화하여 가능한 더 빠른 메모리를 사용한다. 이점이 GPU를 이용한 계산의 핵심 요소이다. 하나의 GPU 장치를 사용하고 메모리 사용을 최적화함으로써 단일 CPU를 이용할 경우보다 2차원 모사에서는 14배 이상, 3차원에서는 6배 이상 계산시간을 단축할 수 있었다. 세 개의 GPU를 사용한 경우에는 3차원 모사에서 계산효율을 10배 향상시킬 수 있었다.
본 연구에서는 암반사면형성 작업시 최종벽면에 적용된 프리스플리팅(pre-splitting) 발파공법의 발파효과와 관련하여 발파 후 벽면의 암반손상이 장약된 폭약의 폭력 보다는 암반 내에 발달된 불연속면의 발달 형태에 따라 더 큰 영향을 보일 수 있음을 규명하였다. 이를 위하여 불연속면을 대표할 수 있는 절리에 대한 조사를 통해 발파 후 벽면 암반의 절리군 분포양상을 4가지 Case로 분류하고, 파쇄도 분석 영상처리시스템을 통해 벽면에 나타나는 암반블록의 크기 빈도를 비교 분석함으로써 벽면의 암반손상도를 파악하였다. 절리군이 1개 이하로 발달하는 경우, 분석된 블록의 크기 중 2,000mm 이상 되는 부분이 42%를 차지하여 프리스플리팅 발파공법의 효과를 뚜렷이 확인할 수 있었으며, 2~3개의 절리군이 일방향으로 발달하는 경우와 교차되면서 발달하는 경우, 블록의 크기는 1,000~2,000mm 사이에 각각 43.6% 및 35.8%의 빈도로 분포하는 것으로 나타나 프리스플리팅 발파공법에 의한 발파효율이 다소 떨어지는 양상을 보였다. 그러나 3개 이상의 절리군이 불규칙하게 발달하는 경우에는 블록의 크기가 250~500mm 사이에 35%의 빈도로 분포하고 1,000mm 이상의 크기에 대해서는 거의 나타나지 않는 양상을 보였다. 따라서 이러한 경우 프리스플리팅 발파공법에 의한 발파 효과는 거의 없이 일반적인 발파가 이루어졌다고 볼 수 있었다. 또한 PFC2D에 의한 발파수치해석결과, 암반 내부로의 손상영역 발생은 본 발파보다는 프리스플리팅 발파공법에 의해 직접적인 영향을 받을 수 있음을 확인하였으며, 따라서 향후 사면 형성을 위한 프리스플리팅 발파공법을 적용할 경우에는 사전 지표지질조사를 시행하여 절리를 비롯한 불연속면과 관련된 사항을 충분히 파악할 필요가 있으며, 시공진행에 따라 예상보다 많은 절리군이 나타날 경우에는 프리스플리팅 발파공법의 설계 조정이 필요할 것으로 판단된다.
패러프레이즈는 같은 의미를 다른 단어를 사용하여 표현한 것을 말한다. 패러프레이즈는 일상적인 언어생활에서도 흔히 관측되며 자연어처리 분야에서 다양하게 활용할 수 있다. 특히 최근에는 통계적 기계 번역 분야에서 데이터 부족 문제를 보완하여 번역 성능을 향상시키기 위해 패러프레이즈를 활용한 연구가 많다. 이중 언어 병렬 말뭉치를 이용하는 패러프레이즈 추출 과정에서는 일반적으로 다른 언어를 피봇으로 사용하기 때문에 단어 정렬 및 구 정렬 과정을 두 번 거친다. 따라서 단어 정렬의 오류가 패러프레이즈로 전파될 수 있다. 특히 한국어와 영어와 같이 언어의 구조적인 차이가 큰 경우에는 단어 정렬 오류가 더 심각하기 때문에 피봇 프레이즈부터 잘못 추출되는 경우가 많아진다. 이러한 문제를 보완하기 위해 본 논문에서는 패러프레이즈 추출 과정에서 피봇 프레이즈를 차별화하는 방안으로서 어휘, 품사 정보를 이용해 올바른 피봇 프레이즈에 더 높은 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 피봇 가중치 부여 방법을 기존의 패러프레이즈 추출 방법에 추가했을 때 패러프레이즈 추출 정확률과 재현율이 모두 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 제안하는 방법을 통해 추출한 패러프레이즈를 한영 기계 번역 시스템에서 활용하였을 때 번역률이 향상됨을 확인할 수 있었다.
고속동작을 하는 곱셈기는 DSP의 기본 블록 설계에 있어서 필수적이다. 전형적으로 신호처리분야에 있어서 반복 알고리듬은 다량의 곱셈연산을 필요로 하고, 이 곱셈연산을 첨가하고 실행하는데 사용된다. 본 논문은 32×32-b RST를 적용한 병렬 구조 곱셈기의 매크로 블록을 제시한다. Tree part의 속도를 향상시키기 위해 변형된 부분곱 발생 방법이 구조레벨에서 고안되었다. 이것은 4 레벨을 압축된 3 레벨로 줄였고, 4-2 압축기를 사용한 월리스 트리 구조에서도 지연시간을 감소시켰다. 또한, tree part가 CSA tree를 생성하기 위한 4개의 모듈러 블록과 결합이 되게 하였다. 그러므로 곱셈기 구조는 부스 셀렉터, 압축기, 새로운 부분곱 발생기(MPPG : Modified Partial Product Generator)로 구성된 같은 모듈에 규칙적으로 레이아웃 될 수 있다. 회로레벨에서 적은 트랜지스터 수와 엔코더로 구성된 새로운 부스 셀렉터가 제안되었다. 부스셀렉터에서의 트랜지스터 수의 감소는 전체 트랜지스터 수에 큰 영향을 끼친다. 설계된 셀렉터에는 9개의 PTL(Pass Transistor Logic)을 사용한다. 이것은 일반적인 트랜지스터 수의 감소와 비교했을 때 50% 줄인 것이다. 단일폴리, 5중금속, 2.5V, 0.25㎛ CMOS공정을 사용하여 설계하고, Hspice와 Epic으로 검증하였다. 지연시간은 4.2㎱, 평균 전력소모는1.81㎽/㎒이다. 이 결과들은 발표된 성능이 우수한 일반적인 곱셈기보다도 성능이 우수하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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